關於bfs的相關知識由於水平有限就不多說了，感興趣的可以自己去wiki或者其他地方查閱資料。
這裡大概說一下bfs尋路的思路，或者個人對bfs的理解：
大家知道astar的乙個顯著特點是帶有啟發函式，換句話說，astar嘗試以人的思維來去尋找一段路徑。而bfs則沒有這種聰明勁，他看起來更中規中矩，老實巴交，更像是機械人的風格。
簡單的說，bfs為了找到一條路徑，他從起點開始，然後是身邊的鄰居，然後是鄰居的鄰居，乙個乙個的搜查，直到搜到終點（尋路成功），或者把整個地圖搜尋完（除非最後乙個點就是終點，否則尋路失敗）。
可能乍看上去bfs真的比較笨，但是他也並沒有笨的不著邊際，因為他最多把整個地圖都搜一遍，這樣，對於一張有限的地圖，他尋找一段路徑所花的時間也是相對的有乙個上限。
但astar則不同，astar雖然看起來帶有聰明勁，但是這種聰明只是一種自作聰明，有時候，對於一些設計特殊的地圖，astar要為自己的聰明付出很大的代價。比如帶有半島的地圖。
總體上看，astar在障礙越少的情況下尋路越快，而bfs則比較平緩，不管障礙多少，他快慢幅度並不大。
廢話不多說，下面用**來說明bfs的思路：
public function tryfindpath(sx:int, sy:int, ex:int, ey:int):boolean
queue.enqueue(neighbor);}}
}return false;
}
_mapdata是對乙個二維網格地圖資料做了乙個封裝，包括設定起始點，終點，根據索引獲取節點等。
node是乙個節點物件，他有xy的屬性和乙個f屬性，跟astar的代價屬性類似。
queue是乙個最小堆，他保證f值越小的node物件越靠近佇列的頂部。
testednodes用來記錄節點是否被搜尋過。
其尋路過程為：
1，將起點放入佇列；
2，彈出佇列中的最小代價的節點，搜尋他周圍的有效節點（即存在，可走，而且沒有被檢查過），設定代價值，和父節點，如果這個節點就是終點，那麼尋路成功，否則將此節點放入佇列，在檢查下乙個鄰居節點，如果所有的鄰居節點都不是終點則進入3；
3，如果佇列空了，那麼說明所有的節點都檢查過了，沒有找到終點，否則繼續2。
bfs的這種平緩特性在有些時候看起來似乎可以彌補astar的缺陷，比如我們想在長程情況下採用bfs而短程的時候用astar，但是這並不總是合適的，因為astar並不是因為路程長才耗時，而是因為地形複雜，而地形複雜又沒有乙個可以衡量的指標，只能人為的去判斷，所以最多我們通過人為的配置來選擇尋路的方式。
迷宮尋路（bfs）
第一次寫部落格，希望能把基礎的演算法記錄下來，以後快要忘記了可以拿來複習。題目 輸入輸出要求 樣例 輸入樣例 8 8 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1...
C 實現A 尋路
網上有關a 演算法的文章已經非常豐富了，各種語言各種思路都有，本來我實在不想再寫一篇，但因為最近工作動盪因此專門抽空又看了一下，然後就想寫個文章防止以後印象模糊，好歹看自己寫的東西可以很快回憶起來。如果是初次接觸a 演算法的朋友可以先看看這篇參考文章，我這邊只是做乙個總結，然後先貼上我之前的筆記吧 ...
js實現A 尋路演算法
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